Tencent hat sein neues Sprachmodell Hy3 vorgestellt und es zugleich als Open-Source-Software veröffentlicht. Das Unternehmen behauptet, dass seine Leistung mit Modellen vergleichbar sei, die zwei- bis fünfmal mehr Parameter besitzen. Die Modellgewichte kann jeder herunterladen und unter der Apache-2.0-Lizenz kommerziell nutzen. Auf der Plattform OpenRouter bietet Tencent zudem ab der Veröffentlichung zwei Wochen lang kostenlosen Zugriff über eine Schnittstelle an.
Kleines, aber intelligentes Modell
Hy3 basiert auf einer Mixture‑of‑Experts-Architektur. Es verfügt über 295 Milliarden Parameter, aktiviert bei jeder Anfrage jedoch nur 21 Milliarden davon. Hinzu kommt eine spezielle Schicht mit 3,8 Milliarden Parametern für sogenannte Multi-Token-Vorhersagen. Das Modell unterstützt einen Kontext von bis zu 256.000 Token und kann schnelles und langsames Schlussfolgern in mehreren Modi kombinieren.
Interessant ist, dass es sich um ein kleineres Modell als das bisherige Flaggschiff von Tencent handelt, das mehr als 400 Milliarden Parameter besaß. Dennoch wirbt das Unternehmen mit besseren Ergebnissen beim Programmieren und bei der Arbeit autonomer Agenten. Laut Tencent erweist sich gerade der Bereich um 300 Milliarden Parameter als bester Kompromiss zwischen Fähigkeiten und Kosten.
Neun von zehn Aufgaben und weniger Unsinn
Das stärkste Argument von Tencent ist die Zuverlässigkeit. Auf der unternehmenseigenen Plattform WorkBuddy erreicht Hy3 beim Abschließen von Aufgaben eine Erfolgsquote von 90 Prozent. Die Entwickler legten dabei besonderen Wert darauf, dass das Modell keine nicht existierenden Fakten mehr erfindet.
Tencent baute das Training auf einer einfachen Regel auf: Antworte nur dort, wo du dich auf Daten stützen kannst, und gib zu, wenn Belege fehlen. Dadurch sei die Zahl der Fehler, erfundenen Informationen und logischen Widersprüche deutlich gesunken. Das Team hinter dem Tool WorkBuddy nennt noch einen weiteren praktischen Vorteil. Bei der Verarbeitung von Dokumenten verbrauchte Hy3 47 Prozent weniger Token als das Konkurrenzmodell GLM‑5.2, was geringere Kosten für die gleiche Arbeit bedeutet.
In Tests holt es sogar zu GPT‑5.5 auf
Tencent veröffentlichte eine Reihe von Vergleichsergebnissen. Im Programmier-Benchmark SWE‑Bench Verified erzielte Hy3 einen Wert von 78,0, in der Version SWE‑Bench Pro waren es 57,9. Im Suchtest BrowseComp erreichte es 84,2 und zog damit mit GPT‑5.5 von OpenAI gleich.
Die größte Aufmerksamkeit erregt der wissenschaftliche Bereich. Im Test FrontierScience‑Olympiad, der die Fähigkeit zu wissenschaftlicher Arbeit misst, übertraf Hy3 das Modell GPT‑5.5 sogar. Im anspruchsvollen naturwissenschaftlichen Test GPQA Diamond erreichte es 90,4 Punkte und kam damit den 93 Punkten von GPT‑5.5 nahe. In einer Disziplin bleibt es schwächer: Im Tencent-eigenen Test namens CL‑bench, der die Fähigkeit prüft, völlig neue Inhalte direkt aus dem Kontext zu erlernen, belegte es mit 23,8 Punkten den zweiten Platz hinter dem Modell Claude Opus 4.8.
Integration in Tools
Hy3 ist in eine ganze Reihe eigener Produkte integriert, vom Assistenten Yuanbao über das Programmier-Tool CodeBuddy bis hin zu QQ Browser, WeChat, ima und WeGame. Fast 50 weitere Anwendungen sollen folgen.
Dank Hy3 unterstützt der Assistent Yuanbao nun auch Agentenfunktionen. Der Nutzer beschreibt in Alltagssprache, was er benötigt, und das Tool erstellt kostenlos ein Dokument in PowerPoint, Word, Excel, PDF oder HTML. Im Spiel Path of Exile: Advent auf der Plattform WeGame treibt Hy3 wiederum einen Spielassistenten an, der die Wünsche der Spieler besser verstehen und zugleich weniger erfinden soll.
Open Source und niedriger Preis
Für eine Million Eingabe-Token berechnet Tencent rund 14 Cent, für eine Million Ausgabe-Token etwa 56 Cent und für Daten aus dem Cache lediglich rund vier Cent. Das ist nur ein Bruchteil dessen, was geschlossene Modelle kosten.
Die Modellgewichte sind auf Hugging Face und ModelScope verfügbar, einschließlich einer FP8-Variante, die den Speicherbedarf der Grafikkarten ungefähr halbiert. Das Modell soll schrittweise auch auf weiteren Entwicklerplattformen wie OpenRouter, Kilo, Cline oder Cherry Studio erscheinen. Kurz nach der Veröffentlichung boten die Dienste Nous Research und Kilo Code kostenlosen Zugriff auf Hy3 an.
Hinter dem gesamten Projekt steht Tencents leitender Wissenschaftler für künstliche Intelligenz, Yao Shunyu, den das Unternehmen Ende vergangenen Jahres gewinnen konnte. Vom Umbau seiner Forschungsinfrastruktur Ende Januar über die Vorschauversion im April bis zur jetzigen Veröffentlichung bewältigte Tencent den gesamten Entwicklungszyklus in weniger als einem halben Jahr. Der tägliche Token-Verbrauch von Hy3 ist dabei gegenüber der Testversion um das Zwanzigfache gestiegen.
Quelle: hy.tencent.com
